基于灰色马尔可夫模型的 我国地质人才总量预测及发展对策研究

人们对美好生活的向往不仅包括物质生活,更应该需要舒适、更优美的居住坏境。随着经济的发展,生态环境保护与资源开发兼顾的"两难"问题突出。化解这一难题需要不断提高地质行业的科技水平,其本质在于创新型高素质地质人才的培养。在我国国家生态文明建设背景下,以2009-2015年末全国地质行业在职人数为地质人才总量为基础数据,采用GM(1,1)灰色预测模型和马尔可夫修正模型,对我国习近平新时代社会经济发展阶段的地质人才总量变化进行预测,并得出未来12年我国地质人才总量。预测结果具有较高拟合度,据此综合分析未来我国地质人才资源的发展趋势并提出对策和建议。     

基于优化灰色-马尔可夫链的河南省旅游总收入预测

以原始序列的一阶累加生成序列与其模拟值的误差平方和最小为准则建立优化GM(1,1)模型,然后对优化GM(1,1)模型的预测结果进行了马尔可夫链的改进.最后选取2003—2013年河南省旅游总收入建立基于优化灰色-马尔可夫链的预测模型,并对2014—2016年河南省旅游总收入进行了预测,为旅游预测提供了一种新的研究思路和方法.     

灰色马尔可夫模型在航空事故征候预测中的应用

航空事故征候是航空安全管理的核心内容之一,对其进行科学的预测是预防事故发生的关键。鉴于航空事故征候受多种因素的影响及具有较大随机波动性的特点,结合灰色预测和马尔可夫预测的优点,建立了航空事故征候的灰色马尔可夫预测模型,并应用该模型对我国航空事故征候进行了具体的预测。结果表明,建立的航空事故征候灰色马尔可夫预测模型是可行的,可以作为我国航空事故征候预测的有效工具。     

基于灰色马尔可夫链模型的中国能源消费预测研究

随着中国经济的不断发展,能源需求不断上升,能否准确预测中国能源消费量对中国经济乃至全球经济发展都有重要的指导意义.现行的预测方法主要有回归分析法、经验模型法、时间序列法、指数平滑法和灰色系统预测法等.灰色系统预测方法在预测波动性较大的非平稳数列上有不足之处,而马尔可夫预测却适用于随机波动性较大的数列的预测.因此本文将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,建立了能源消费总量数据的灰色马尔可夫链模型.实证分析表明,这种模型的预测精度高于GM(1,1)预测模型,预测效果较好.     

基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测

在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.     

基于改进灰色马尔可夫模型的花生产量预测

【目的】为了提高花生产量的中长期预测精度,提出一种改进的灰色马尔可夫模型。【方法】首先,以中国2010—2020年花生产量数据为研究样本,在传统灰色模型的基础上进行加权滑动平均处理,建立滑动灰色模型;然后,利用马尔可夫链对预测结果进行修正,得到滑动灰色马尔可夫模型;最后,采用新陈代谢的思想,对原始数据序列做等维新息处理,构建新维滑动灰色马尔可夫模型。【结果】新维滑动灰色马尔可夫模型的平均相对误差比滑动灰色模型和滑动灰色马尔可夫模型分别降低了80.00%和48.89%,并预测出未来5年中国花生产量将以2%左右的增长率增长。【结论】本研究结果可为其他农作物产量预测提供一种科学合理的思路。     

基于灰色马尔可夫模型的施工质量成本预测

针对随机波动较大的施工质量成本预测问题,结合灰色SCGM(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫SCGM(1,1)预测模型,并以实例证明灰色马尔可夫预测模型对随机波动性较大的施工质量成本的数据列的预测,具有较高的准确性.     

入境旅游发展的灰色马尔可夫预测模型研究

旅游业是城市服务业的支柱产业,对国民经济和社会发展的贡献显著,入境旅游发展预测具有重要的经济价值和社会意义。将GM(1,1)灰色系统理论和马尔可夫理论相结合,建立灰色马尔可夫数学模型。根据苏州市入境旅游外汇收入历史数据进行预测,结果显示,灰色马尔可夫预测模型精度高,预测效果好,具备良好的参考价值。     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

基于灰色马尔可夫模型的采煤机生产率的预测

生产率是衡量采煤机工作性能的一项重要指标,对煤矿开采的科学决策以及发展规划具有重要的指导意义.通过建立采煤机生产率的指标评价体系,运用灰色GM (1,1)模型以及灰色马尔可夫模型分别进行了预测,经过比较可发现,灰色马尔可夫模型预测的准确率和预测精度都优于GM(1,1)模型,尤其对波动性和随机性大的数据具有很好的拟合和预测效果,为具有多因素影响的采煤机生产性能预测评价提供了一种有效的途径和方法.     

基于改进灰色-马尔可夫链的轨道不平顺发展预测方法

轨道不平顺的发展受轨道、荷载、自然等因素的影响,它们的综合作用使轨道不平顺的发展过程呈现出趋势性和随机性特征.将灰色GM(1,1)预测理论与马尔可夫链预测理论相结合,提出一种适应轨道系统的改进灰色-马尔可夫链组合预测模型.新模型较好地处理了轨道系统内部各种不确定因素的影响,并能够充分挖掘历史数据给予的信息.应用新模型对轨道质量指数TQI进行实例计算,表明其具有很好的预测精度.     

RBF神经网络的境外旅游人数预测模型研究

针对传统的境外旅游人数预测模型预测误差大的情况，设计了基于RBF神经网络的境外旅游人数预测模型。首先对旅游样本数据进行归一化处理，对境外旅游人数变动统计。然后通过预测种群构建、评估适应值、惩罚项设置、预测序列平稳性检验、模型预测五个过程完成了基于RBF神经网络的境外旅游人数预测模型的设计。最后，实验证明，RBF神经网络的境外旅游人数预测模型比传统的境外旅游人数预测模型误差小，能够准确对境外旅游人数预测。     

基于期望差异模型的西安市国内游客满意度评价研究

运用扩展的期望差异模型,从旅游服务、旅游景点、旅游基础设施和旅游环境4方面分析了西安市国内游客满意度.得出5点结论：西安市旅游业发展水平整体较高,国内游客基本满意 西安市旅游软服务质量亟待提高,特别是从业人员素质和业务能力有待提高 西安市旅游景点门票价格偏高,与国内游客消费水平不相适应 西安市旅游景点解说系统不能充分解说和展示西安历史文化类旅游景点的内涵和价值 西安市文化娱乐设施落后,夜生活单调,已严重影响国内游客对西安的旅游满意度.提出5条对策：加强旅游从业人员的业务培训和职业道德教育,提高旅游服务质量和水平 规范门票价格管理,合理制定门票价格,进一步完善优惠年票制度 做好旅游交通线路整体规划,尽早开通市内旅游专线,改善游客乘车条件和乘车环境 积极建立具有西安特色的旅游景点解说系统,以生动活泼的形式传递历史文化信息 改善娱乐设施,丰富娱乐活动,让游客在娱乐中更深刻地体验西安市的历史文化魅力.     

基于灰色马尔科夫模型的家纺流行色趋势预测

分析了家纺流行趋势研究现状以及现有方法的优缺点,以国际流行色权威机构国际色彩委员会发布的2007-2013年的春夏流行色定案作为分析对象,提出了基于灰色马尔科夫模型的家纺流行色趋势预测方法.采用灰色模型对未来家纺流行色进行预测,并通过后验差检验法来探讨此模型的预测精度及其建模的可行性,应用马尔科夫模型对预测结果进行修正.实验结果表明:灰色马尔科夫模型在流行色预测方面相比单一的灰色模型有更高的精度.     

基于GMDH方法的粮食总产量预测模型和分析

利用GMDH方法对1978-1995年全国粮食总产量的相关数据,建立了一个简单的可解释的模型,并对1996-2000年5年的产量做了预测,取得满意的结果,具有很好的推广价值.     

上海市日本游客客流量的灰色预测模型

通过对上海市境外旅游客源市场游客数量的分析,得出日本为上海最大的境外旅游客源国。根据客流量与时间的关系,利用灰色系统理论建立ＧＭ（１,１）灰色预测动态模型,其研究模型不仅与实际客流量相吻合,还可较精确地给出短期甚至中的预报结果,以便于未来几年客流量进行预测。     

基于自适应模糊神经网络的国毛毛条性能预测

在对国产细羊毛原毛特征扣毛条加工性能的研究的基础上。采用了基于自适应模糊神经网络（ANFIS）建模方法，分别建立了8个国毛毛条质量品质指标的预测模型。模型测试表明：模型对毛条纤维的长度、长度变异系数、短纤维含量扣加工过程精梳落毛率等指标均能进行较为准确的预测。     

植物种群灰色-马尔柯夫模型的初步研究

探讨植物种群灰色－马尔柯夫模型的理论和方法。对日本落叶松人工种群的密度的自然变化过程模拟和预测，表明灰色－马尔柯夫模型是一种较为理想的种群动态模型。     

基于生活用水量的预测模型及其应用

对近几年我国生活用水量、GDP和人口年增长情况进行了研究,先分析生活用水量与人口年增长之间的变化关系,然后单独考虑GDP对人均生活用水量的影响,最终建立由人口和GDP两种因素预测生活用水量的数学模型.用该模型对2009年我国生活用水量进行预测,结果表明该模型进行生活用水量预测是可行的.     

桂林市旅游人数的时间序列预测模型

采用一阶自然对数差分和一阶季节差分来数学处理桂林市月旅游人数时间序列的季节性和波动性趋势,并依据1999年1月～2006年8月桂林市月旅游人数数据,建立桂林市旅游人数的时间序列预测模型,并将该模型与实际数据进行拟合和预测,结果表明该模型与实际数据的拟合性好,预测得到的数据与实际数据误差较小,可以实际用来预测未来日旅游人数的基本趋势,为管理和市场决策提供参考.